特区电力

出版时间：2009-11  作者：张维明 编  

内容概要

《特区电力(2009.9)》内容简介：短期负荷预测中应用最多的就是神经网络方法。该法具有高度的非线性映射能力，能很好满足电力系统中负荷变化的复杂性、不确定性和非线性。其中BP网络是目前使用最多的方法，预测结果具有良好的精确性。但是，使用该法必须解决的问题如下（1）输入层的变量个数。除了负荷数据以外，还要考虑一些影响负荷预测的因素。适当考虑一些因素对预测精度和预测速度有一定的提高。（2）隐含层神经元个数，影响神经网络的收敛性和训练速度。（3）训练方法的选择，传统的BP算法可能陷入局部极小点，这就需要用改进的BP算法，即不同的训练函数来解决。